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公开(公告)号：CN117388791B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202311181504.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种6GISCA系统宽带信号DOA估计算法，涉及通信宽带技术领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：利用均匀线性阵列接收K个远场天线发射的宽带信号，将K个宽带型号分为F个窄带信号，其中K为正整数，构成输出信号矩阵Y。本发明基于均匀线性阵列，根据宽带入射信号的特点建立接收信号的稀疏信号模型，其次对模型中各变量构建基于狄利克雷过程先验的概率模型，然后引入虚拟节点，提出基于GAMP算法的变分贝叶斯宽带DOA估计方法；在对未知参数进行初始化后，输入接收天线阵列数据Y，通过DP‑GAMP算法进行迭代更新，得到概率模型参数的各估计值；最后，根据所得到的参数估计值，计算DOA的估计值。该方法具有复杂度低、估计精度高的特点。
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公开(公告)号：CN117433515A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311322791.5
申请日：2023-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多基站UWB和点线式视觉惯性的室内工厂无人机定位方法及系统，步骤为：S1：测量UWB基站的位置，进行坐标转换与初始化；S2：对获得的原始图像进行灰度处理再提取点特征和线特征，求出相邻关键帧之间的位姿；S3：进行预积分计算获得相邻关键帧之间IMU传感器的姿态信息；S4：分别构建相机的重投影残差方程和IMU的预积分残差方程，并联合两残差方程建立非线性优化问题，求解得视觉惯性位姿信息；S5：获得当前无人机在世界坐标系下的空间位置信息；S6：获取当前时刻的视觉惯性位姿信息与UWB全局空间坐标信息，计算残差建立非线性优化方程求解得无人机的全局位置信息。该方法提高了系统的精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116880638A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311087225.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/56
Abstract: 本发明公开了一种快响应的无片外电容LDO，由跨导运算放大器、第二级放大器、自适应偏置电路、下冲抑制电路和电压输出模块组成。该电路采用自适应偏置电路结构，在不增加额外的功耗情况下增大了电路的带宽，提高了电路的瞬态响应性能；同时，本发明的LDO采用了有源前馈频率补偿结构和米勒电容补偿结构，在无片外电容的情况下，能很好的保持电路的稳定性；此外，本发明的LDO提出了一种下冲抑制结构，当输出从轻载向重载突变时，能显著减小下冲电压，提高LDO的瞬态响应性能。
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公开(公告)号：CN116719377A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310380367.X
申请日：2023-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/56
Abstract: 本发明公开一种快速响应无输出电容的三环数字LDO电路，由1个动态比较器、2个控制模块、2个二选一选择器模块、1个延时模块、1个20位双向移位寄存器、1个进退位模块、2个或门、1个16位双向移位寄存器和3组MOS管阵列构成。本发明采用的是两个同步循环和一个异步循环的三环结构，通过三个循环控制三组MOS管阵列，对数字LDO的输出OUT进行调节，并且去除了输出电容，减小了纹波和总体的功耗、提高了电路的瞬态响应以及节省了芯片的面积。
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公开(公告)号：CN116468610A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310519712.3
申请日：2023-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提出了一种基于神经隐式函数的点云上采样方法，以克服现有上采样技术的局限性并生成任意分辨率的点云数据。该方法首先训练神经隐式函数以在点云数据集的配对样本之间建立映射，然后使用训练好的神经隐式函数对低分辨率点云进行上采样，生成高分辨率点云。此外，该方法还通过使用优化算法调整生成的高分辨率点云，以最小化原始点云与生成点云之间的误差。通过这种方法，可以生成高质量的点云数据，同时提高处理效率，适用于需要进行点云处理的各种场景，如自动驾驶、游戏开发和虚拟现实等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113205468A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110607071.8
申请日：2021-06-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。
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公开(公告)号：CN220323803U
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202322310868.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/56
Abstract: 本实用新型公开了一种快响应的无片外电容LDO电路，由跨导运算放大器、第二级放大器、自适应偏置电路、下冲抑制电路和电压输出模块组成。该电路采用自适应偏置电路结构，在不增加额外的功耗情况下增大了电路的带宽，提高了电路的瞬态响应性能；同时，本实用新型采用了有源前馈频率补偿结构和米勒电容补偿结构，在无片外电容的情况下，能很好的保持电路的稳定性；此外，本实用新型提出了一种下冲抑制结构，当输出从轻载向重载突变时，能显著减小下冲电压，提高LDO的瞬态响应性能。
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公开(公告)号：CN217445336U
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202221371287.5
申请日：2022-06-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H03L7/089
Abstract: 本实用新型公开一种宽动态范围内低电流变化和失配的电荷泵电路，由基准电流源模块、低压差电流镜模块、充放电匹配模块和开关控制模块组成。基准电流源模块采用与电源电压无关的自启动共源共栅基准电流源结构，产生不受电源电压波动影响的基准电流。低压差电流镜模块包括两个参考支路，可以在宽的输出电压范围内精确复制基准电流，且保持电流的平坦，降低了匹配电流的变化率。充放电匹配模块采用带运放负反馈的源极开关型电荷泵可以实现充放电电流的精确匹配，减小了电流的失配率。开关控制模块受电荷泵输出电压的控制，反馈控制低压差电流镜模块的工作。本实用新型在采用TSMC 0.18um工艺，电源电压为1.8V时，电荷泵输出电压范围为0.01V～1.79V，电流失配率小于0.15％。
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公开(公告)号：CN212411263U
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202021861129.9
申请日：2020-08-31
Applicant: 桂林电子科技大学 , 桂林慧谷人工智能产业技术研究院
Abstract: 本实用新型公开了一种基于手掌静脉识别的门禁系统，包括前端出入口门禁控制部分和后端控制器部分；前端出入口门禁控制部分包括门禁控制器以及与门禁控制器连接的门外掌静脉采集装置、门内掌静脉采集装置、门外实时红外监控装置、门内实时红外监控装置、前端LoRa通信模块；后端控制器部分包括系统服务器以及与系统服务器连接的数据库、后端LoRa通信模块；门禁控制器与系统服务器通过前端LoRa通信模块和后端LoRa通信模块无线连接。本实用新型通过手掌静脉识别加入到门禁系统中，此门禁系统在监狱、精神病医院等特殊的应用场景下，需要在出、入门体时都要进行身份验证；并增加实时红外监控功能，在非法闯入或闯出时，都能实时进行报警。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN218240762U
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202222801043.2
申请日：2022-10-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/567
Abstract: 本实用新型公开一种高精度全CMOS曲率补偿基准电压源，PTAT电流参考电路和CTAT电流参考电路分别产生与温度正相关的参考电流IP和与温度负相关的参考电流IN。温度补偿电路将参考电流IN和IP分别以不同倍数作和，得到温度依赖性低的初始基准电流IREF1。曲率补偿电路将参考电流IN和IP进行不同比例缩放，并根据基尔霍夫电流定律，通过两个相反温度系数电流的比较，得到一个凹型曲线的补偿电流IV。基准电压输出电路将初始基准电流IREF1和补偿电流IV按适当权重相加，得到温度依赖性更小的最终基准电流IREF，最后通过电压产生电路输出低温漂系数的基准电压VREF。本实用新型输出的基准电压温漂低、电源抑制比高、电压调整率低；并具有功耗和生产成本低的特点。
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